然后我们还需要安装的是CUDA,我们在Nvidia的文档里面发现第三节CUDA support for wsl2有这样一句话Thelatest NVIDIA Windows GPU Driverwill fully support WSL 2. With CUDA support in the driver, existing applications (compiled elsewhere on a Linux system for the same target GPU) can run unmodified within...
# TensorFlow 1需要单独制定gpu的版本, 不过官网显示1.0的版本不兼容python3.8和当前版本的cuda所以我没有做测试 测试GPU的连接 importtensorflowastfprint(tf.test.is_built_with_gpu_support())print(tf.config.list_physical_devices())# terminal outputroot@iMac:~/susur/PythonProject# python3 -u "/root/sus...
你可以通过运行cuDNN提供的示例程序来测试。 五、安装TensorRT TensorRT是NVIDIA提供的一个高性能的深度学习推理引擎,它可以优化和加速TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练好的模型。 下载与CUDA版本兼容的TensorRT安装包。 在WSL2的Linux环境中,执行TensorRT的安装脚本。 验证TensorRT是否成功安装。你可以通过运行TensorRT提...
win11系统 开启子系统wsl2 安装Ubuntu2004版本子系统(2204版本未测试,请自测) 1.安装wsl2-Ubuntu2004子系统# win11 以上默认是wsl2了,win10参考列表第一个# 子系统可以微软商店下载安装,如果要改变子系统的存放位置可以参看我上一篇 wsl2安装与配置 2.安装cuda、cudnn环境# 宿主win11安装英伟达驱动,按自己型号选择...
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6 安装成功后,输入nvidia-smi来显示显卡信息: 至此cuda就安装完成了。 虽然已经可以正常使用,但系统会提示: 意思是虽然win11有代理配置,但没有镜像到wsl,无法使用代理。 搞开发的如果没有代理服务,那还搞什么开发,岂不是痴人说梦,何易于盲子夜行。
mkdir wsl 导入刚才导出的ubuntu系统: wsl--importUbuntuD:\wsl\D:\backup\ubuntu.tar 至此,wsl2系统迁移成功: 安装cuda和使用win11的网络代理 安装cuda很简单,直接去nvidia的官网即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&...
安装最新的官方Nvidia驱动，确保Win11机器支持GPU加速。通过nvidia-smi验证驱动安装情况。基于Docker的深度学习环境允许在WSL2中直接使用Nvidia GPU，无需在WSL中安装任何Linux版Nvidia驱动。通过检查基于Docker的深度学习环境的容器是否正常调用GPU，验证GPU加速效果。安装CUDA Toolkit 12.1用于开发和运行深度学习...
https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 相关问题 1.不想用安卓子系统,如何关闭? 打开WSA – 设置 – 关闭 Android 的 Windows 子系统。 2.Win11安卓子系统能 ROOT 吗? 根据面具 Magisk 作者表示,ROOT 非常难,至少目前没希望。 3.WSA里面 的 iP 地址不可用?
1、测试环境 硬件环境:自有笔记本 CPU:intel酷睿I5-1135G7; 内存: 40G DDR4 3200MHz; 显卡:nvidia mx450,2G专用显存; 硬盘:512G SSD; 软件环境: OS:win11 家庭版; cuda:v12.8 目前最新版; wsl2分发版:ubuntu(当前为Ubuntu 24.04.2 LTS) 容器:docker v28.0.0 ...
用于利用GPU进行高性能计算 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 注意:下载自己电脑匹配的版本。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb ...